論文の概要: Learning Predictive Representations for Deformable Objects Using Contrastive Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05436v1
• Date: Wed, 11 Mar 2020 17:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:19:22.197778
• Title: Learning Predictive Representations for Deformable Objects Using Contrastive Estimation
• Title（参考訳）: コントラスト推定を用いた変形可能な物体の予測表現の学習
• Authors: Wilson Yan, Ashwin Vangipuram, Pieter Abbeel, Lerrel Pinto
• Abstract要約: 視覚表現モデルと動的モデルの両方を協調的に最適化する新しい学習フレームワークを提案する。 我々は,標準モデルに基づく学習手法をロープや布の操作スイートで大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.16948429592621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using visual model-based learning for deformable object manipulation is challenging due to difficulties in learning plannable visual representations along with complex dynamic models. In this work, we propose a new learning framework that jointly optimizes both the visual representation model and the dynamics model using contrastive estimation. Using simulation data collected by randomly perturbing deformable objects on a table, we learn latent dynamics models for these objects in an offline fashion. Then, using the learned models, we use simple model-based planning to solve challenging deformable object manipulation tasks such as spreading ropes and cloths. Experimentally, we show substantial improvements in performance over standard model-based learning techniques across our rope and cloth manipulation suite. Finally, we transfer our visual manipulation policies trained on data purely collected in simulation to a real PR2 robot through domain randomization.
• Abstract（参考訳）: 変形可能なオブジェクト操作のためのビジュアルモデルベースの学習は、複雑な動的モデルとともに計画可能な視覚的表現を学ぶのが困難であるため、難しい。 本研究では,視覚表現モデルとダイナミクスモデルの両方を,コントラスト推定を用いて共同で最適化する新しい学習フレームワークを提案する。 テーブル上の変形可能なオブジェクトをランダムに摂動することで収集したシミュレーションデータを用いて、これらのオブジェクトの潜在力学モデルをオフラインで学習する。 次に,学習モデルを用いて簡易なモデルに基づく計画手法を用いて,ロープや布を広めるなどの変形可能な物体操作課題を解決する。 実験により, ロープや布の操作において, 標準モデルに基づく学習技術よりも性能が大幅に向上した。 最後に、シミュレーションで収集したデータに基づいてトレーニングしたビジュアル操作ポリシーを、ドメインのランダム化を通じて実際のpr2ロボットに転送する。

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